機器學習怎么學？當然是系統地學習了。沒有時間這么辦呢？利用碎片時間學習！很多人一天要花 2 個小時通勤，通勤路上有很多時間看手機。于是我把一些機器學習的基礎知識做成了在線的機器學習手冊，只需打開微信收藏就能學習了！就好像背托福單詞一樣。(作者：黃海廣^[1])

機器學習手冊分為三個部分，數學基礎、機器學習經典算法、統計學習方法。建議有時間的同學可以這三個部分按照順序學習，時間少的同學，我建議直接看機器學習經典算法，遇到問題查一下數學基礎，也可以一邊看機器學習經典算法，一邊看統計學習方法，查漏補缺。

機器學習手冊

一、數學基礎

1.高等數學

推薦下我考研和考博時候的數學筆記，我把機器學習的部分，提煉出來，幾乎涵蓋了所有機器學習所需要的高等數學公式：我做成了在線閱讀版本。

點擊打開大學高等數學精華

2.概率論

• 首選

  推薦斯坦福大學 CS229 機器學習課程的基礎材料的概率論部分，這個由我翻譯，是斯坦福各類人工智能課程的基礎材料，針對機器學習進行了優化，可以說是經典材料。(原始文件下載^[2])

點擊打開 CS229 概率論的翻譯

• 備選

  推薦下我考研和考博時候的數學筆記，我把機器學習的部分，提煉出來，幾乎涵蓋了所有機器學習所需要的線性代數公式：

點擊打開大學概率論精華

3.線性代數

• 首選

  推薦斯坦福大學 CS229 機器學習課程的基礎材料的線性代數部分，這個由我翻譯，是斯坦福各類人工智能課程的基礎材料，針對機器學習進行了優化，可以說是經典材料。（原始文件下載^[3]）

點擊打開 CS229 線性代數的翻譯

• 備選

  推薦下我考研和考博時候的數學筆記，我把機器學習的部分，提煉出來，幾乎涵蓋了所有機器學習所需要的線性代數公式：

點擊打開大學線性代數精華

Github：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math

二、機器學習經典算法

機器學習的經典算法主要是吳恩達老師的機器學習課程^[4]的精選部分，并增加了決策樹部分。如何在最短時間掌握機器學習的經典算法？我推薦把算法精華部分進行學習，這樣學習進度會快一點。

（點擊目錄在線閱讀）

第一部分:回歸

第二部分:邏輯回歸

第三部分:支持向量機

第四部分：無監督學習

第五部分:異常檢測和推薦系統

第六部分：決策樹

• 第一篇：基本樹（包括 ID3、C4.5、CART）

• 第二篇：Random Forest、Adaboost、GBDT

• 第三篇：Xgboost 和 LightGBM

Github：

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

三、《統計學習方法》

李航老師的《統計學習方法》^[5]第一版于 2012 年出版，講述了統計機器學習方法，主要是一些常用的監督學習方法。第一版和第二版前面十二章相同，第二版多了無監督學習的內容（比第一版多了十二章以后的部分），由此本書涵蓋了傳統統計機器學習方法的主要內容。（點擊目錄在線閱讀）

目錄

第 1 章統計學習及監督學習概論

第 2 章感知機

第 3 章 k 近鄰法

第 4 章樸素貝葉斯法

第 5 章決策樹

第 6 章邏輯斯諦回歸與最大熵模型

第 7 章支持向量機

第 8 章提升方法

第 9 章 EM 算法及其推廣

第 10 章隱馬爾可夫模型

第 11 章條件隨機場

第 12 章監督學習方法總結

Github：
https://github.com/fengdu78/lihang-code

總結

本文將機器學習的精華部分做成了手冊，打開微信就能學習，適合平時時間少的朋友學習機器學習，可以在通勤的時候在手機上學習，建議收藏本文慢慢學習。

參考資料

[1]?黃海廣:?https://github.com/fengdu78
[2]?概率論原始文件下載:?http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-prob.pdf
[3]?線性代數原始文件下載:?http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-linalg.pdf
[4]?機器學習課程:?https://www.coursera.org/course/ml
[5]?《統計學習方法》:?https://baike.baidu.com/item/統計學習方法/10430179

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法，这份机器学习在线手册来帮你...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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